一种常驻信号检测与识别方法技术

本发明专利技术涉及一种常驻信号检测与识别方法，包括：确定常驻信号的起始频率、截止频率和中心频率；确定电磁环境监测系统测试频段的频谱序列，计算常驻信号在频谱序列中的存储顺序，并获取常驻信号的二维频谱信息；确定常驻信号的极化方式和来波方向；确定常驻信号的能量阈值；构建信号模板库；对射电天文台址的电磁环境进行实时监测，获取实时信号，计算实时能量统计值，将实时能量统计值与信号模板库中的能量阈值进行比较，若实时能量统计值在能量阈值范围内，则对实时信号和信号模板库中的常驻信号进行相关性分析，判断该实时信号是否为常驻干扰信号。本发明专利技术提高了信号识别的准确率，实现了常驻干扰信号的快速统计。现了常驻干扰信号的快速统计。现了常驻干扰信号的快速统计。

【技术实现步骤摘要】
一种常驻信号检测与识别方法


[0001]本专利技术涉及射电天文
，更具体地涉及一种常驻信号检测与识别方法。

技术介绍

[0002]大口径射电望远镜具有极高的灵敏度和很宽的工作频率范围，因此观测时极易受到台址内外各类电磁信号的干扰，这些干扰主要来自人类生产生活所产生的各类无线电信号。国际电信联盟(International Telecommunication Union，ITU)所属的无线电通信部门协调全球的无线电频谱资源，在建议框架中制订了频率分配和运行规则的综合清单，包括电台允许的广播频段和功率、射电天文受保护的频段等。ITU只为射电天文业务(Radio Astronomy Service，RAS)分配了非常有限的频谱资源，但实际工作中，天文学家对宽带接收和记录数据的需求不断提升，使得RAS系统的工作带宽不断增加，而且RAS是一种被动(接收)业务，很容易受到调频广播、电视信号、公众移动通信、全球定位系统和飞机导航通讯等主动(发射)业务的影响，导致观测数据丢失和数据质量的降低。表1列举了主要的射频干扰(RFI)来源：表1低频射电天文观测中部分主要RFI来源
[0003]国内外学者对射电望远镜受到的电磁干扰开展了深入研究，Waterman发表的文章《Conducting radio astronomy in the EMC environment.IEEE Trans Electromagn Compat,1984,EMC
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26:29
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33》讨论了影响射电望远镜工作的各种电磁干扰源，其中卫星传输、电视发射塔和移动通信基站是影响射电观测最主要的射频干扰源，在实际射电天文观测过程中这些干扰信号使得干涉仪接收机安全饱和。大多数情况下，这些无线电设备的带外和杂散辐射超标是引起干扰的主要原因。Ambrosini等人发表的文章《The mobile laboratory for radio
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frequency interference monitoring at the Sardinia radio telescope.IEEE Antennas Propag Mag,2013,55:19
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24》介绍了分别采用固定和移动监测手段，对撒丁岛射电望远镜台址附近的电磁干扰进行了监测，提出适当的连续性射频干扰监测对于确保射电望远镜的正常运行至关重要：在分配给RAS的频段内发生的射频干扰，必须连同(实验检测到的)有害性向国家无线电管理部门报告；根据对特定时间(如夜间或周末)预期“无干扰”的统计性评估，动态安排射电天文观测。
[0004]经过对天文台址电磁环境测试频谱序列进行统计，电视发射塔、移动通信基站、卫星传输等是影响射电观测最主要的固定干扰源，其所发射的信号占总信号个数60％以上而且射频特性稳定。在台址区域中无线电信号的衰落方式主要为大尺度衰落，可以分为：1)随着传播距离增加导致信号衰减的路径损耗；2)由于障碍物遮挡、地形特性导致的电磁波阴影区域中，理想路径损耗模型产生较大变化的阴影衰落。大尺度衰落现象可以用对数正态模型来描述，这一模型的信号幅值遵循正态分布。
[0005]调制信号的调制样式是区分不同通信信号的重要特征。近年来国内外学者对调制样式的自动识别技术进行了大量的研究，处理调制类型识别问题一般采用两种方法：判决理论法和统计模式识别法。判决理论方法根据信号的统计特性，得到检验统计量，然后与一个合适的门限进行比较。但在实际应用中，识别过程中要求的参数太多，表达式计算复杂且难于处理。统计模式识别算法是从已知信号样本中提取特征参数并给定误差对信号进行识别，该方法在低信噪比的情况下难以提取信号特征参数，识别能力低。综上，针对宽带(窄带也适用)、起伏不平的电磁环境频谱，现有的信号检测与识别方法存在信号特征参数提取难度较大、计算过程复杂、识别能力低的缺陷。
[0006]为此，现有技术中提出了一种宽带频谱序列的干扰信号的识别与统计方法(专利号：CN201910605352.2)，但该方法未能对干扰信号能量值进行统计，仅通过对信号包络的相关性计算判断两个信号是否为同一信号，当干扰信号能量值较大时，会将其产生的谐波、互调判断为干扰信号，造成误判。

技术实现思路

[0007]为解决上述现有技术中的问题，本专利技术提出一种常驻信号检测与识别方法，能够提高信号识别的准确率，实现常驻信号的快速统计。
[0008]本专利技术提出的一种常驻信号检测与识别方法，包括：
[0009]步骤S1，通过电磁环境监测系统的历史监测数据确定常驻信号的起始频率、截止频率和中心频率；
[0010]步骤S2，确定电磁环境监测系统测试频段的频谱序列，根据所述起始频率和所述截止频率，计算常驻信号在频谱序列中的存储顺序，并根据所述存储顺序获取常驻信号的二维频谱信息；
[0011]步骤S3，根据所述存储顺序以及所述二维频谱信息，确定常驻信号的极化方式和来波方向；
[0012]步骤S4，根据所述二维频谱信息、所述极化方式和所述来波方向，确定常驻信号的能量阈值；
[0013]步骤S5，将所述中心频率、所述极化方式、所述来波方向和所述能量阈值存储至一特征信息表，将所述二维频谱信息存储至一数值表，并将所述常驻信号、所述特征信息表和所述数值表存储至一信号模板库；
[0014]步骤S6，对射电天文台址的电磁环境进行实时监测，获取实时信号，根据所述实时信号的频谱特征计算实时能量统计值，将所述实时能量统计值与信号模板库中的能量阈值进行比较，若所述实时能量统计值在所述能量阈值范围内，则进行步骤S7；
[0015]步骤S7，对所述实时信号和所述信号模板库中的常驻信号进行相关性分析，判断
所述实时信号是否为常驻干扰信号。
[0016]进一步地，所述中心频率为起始频率和截止频率的均值。
[0017]进一步地，所述步骤S2包括：
[0018]步骤S21，构建频谱序列信息表；
[0019]步骤S22，根据所述频谱序列信息表，建立常驻信号P的频率点f和常驻信号P在频谱序列中的存储顺序a的回归方程如下：
[0020]f＝β0+β1a+∈，
[0021]式中，β0表示截距，β1表示斜率，∈表示误差项，β0、β1、∈可通过频谱序列的线性关系求得；
[0022]步骤S23，将常驻信号P的起始频率f
start
和截止频率f
end
代入步骤S22的回归方程中，得到常驻信号P的起始顺序[a
start
]和截止顺序[a
end
]，其中，[]表示取最邻近的整数，则常驻信号P在频谱序列中的存储顺序为[a
start
]、[a
start
]+1、
……
、[a
end
]；
[0023]步骤S24，在所述频谱序列信息表中提取存储顺序为[a
start
]、[a...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种常驻信号检测与识别方法，其特征在于，包括：步骤S1，通过电磁环境监测系统的历史监测数据确定常驻信号的起始频率、截止频率和中心频率；步骤S2，确定电磁环境监测系统测试频段的频谱序列，根据所述起始频率和所述截止频率，计算常驻信号在频谱序列中的存储顺序，并根据所述存储顺序获取常驻信号的二维频谱信息；步骤S3，根据所述存储顺序以及所述二维频谱信息，确定常驻信号的极化方式和来波方向；步骤S4，根据所述二维频谱信息、所述极化方式和所述来波方向，确定常驻信号的能量阈值；步骤S5，将所述中心频率、所述极化方式、所述来波方向和所述能量阈值存储至一特征信息表，将所述二维频谱信息存储至一数值表，并将所述常驻信号、所述特征信息表和所述数值表存储至一信号模板库；步骤S6，对射电天文台址的电磁环境进行实时监测，获取实时信号，根据所述实时信号的频谱特征计算实时能量统计值，将所述实时能量统计值与信号模板库中的能量阈值进行比较，若所述实时能量统计值在所述能量阈值范围内，则进行步骤S7；步骤S7，对所述实时信号和所述信号模板库中的常驻信号进行相关性分析，判断所述实时信号是否为常驻干扰信号。2.根据权利要求1所述的常驻信号检测与识别方法，其特征在于，所述中心频率为起始频率和截止频率的均值。3.根据权利要求1所述的常驻信号检测与识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：步骤S21，构建频谱序列信息表；步骤S22，根据所述频谱序列信息表，建立常驻信号P的频率点f和常驻信号P在频谱序列中的存储顺序a的回归方程如下：f＝β0+β1a+∈，式中，β0表示截距，β1表示斜率，∈表示误差项，β0、β1、∈可通过频谱序列的线性关系求得；步骤S23，将常驻信号P的起始频率f
start
和截止频率f
end
代入步骤S22的回归方程中，得到常驻信号P的起始顺序[a
start
]和截止顺序[a
end
]，其中，[]表示取最邻近的整数，则常驻信号P在频谱序列中的存储顺序为[a
start
]、[a
start
]+1、
……
、[a
end
]；步骤S24，在所述频谱序列信息表中提取存储顺序为[a
start
]、[a
start
]+1、
……
、[a
end
]的常驻信号二维频谱P{f，E}，其中f表示信号频率采样点信息，E表示场强。4.根据权利要求1所述的常驻信号检测与识别方法，其特征在于，所述步骤S...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡明辉，刘奇，王玥，苏晓明，
申请(专利权)人：中国科学院新疆天文台，
类型：发明
国别省市：